学习CUDA或OpenCL编程，有多大意义呢？

opencl比较底层，相当于在GPU上面对底层进行搭建。 cuda已经比较好用了，而且有很多线性代数的库，比如cudamat之类的。 如果是想要做科学计算，用GPU加速矩阵运算，可以学CUDA 如果是对GPU底层实现感兴趣，可以学OPENCL

多谢指点迷津。 但是看上去现在工业界用GPU做大规模并行计算，至少国内还少有案例(知道的也就是baidu用它做DNN和CG吧)，请问这是为什么呢？ 【 在 marscrazy 的大作中提到: 】 : opencl比较底层，相当于在GPU上面对底层进行搭建。 : cuda已经比较好用了，而且有很多线性代数的库，比如cudamat之类的。 : 如果是想要做科学计算，用GPU加速矩阵运算，可以学CUDA : ...................

opencl一般用在GPU加速上，视频图像处理方面会比较多的用到，比如OpenCV已经支持OpenCL； 个人觉得用GPU做“大规模”并行计算，现在能实现的规模不会太大，对于大数据处理方面，性能应该是不会比Hadoop集群好； 不过据说国外有人正在研究GPU+Hadoop的计算模式，LZ感兴趣可以看一下：http://www.csdn.net/article/2013-07-05/2816086-hadoop-gpu

因为DNN训练起来很慢，所以用GPU 做吧 【 在 ht0601052726 的大作中提到: 】 : 多谢指点迷津。 : 但是看上去现在工业界用GPU做大规模并行计算，至少国内还少有案例(知道的也就是baidu用它做DNN和CG吧)，请问这是为什么呢？